Когортный анализ

Статья обновлена 04.06.2024

Анализ больших объемов данных — важная и сложная задача. Однако бизнес может разбить ее на более простые составные части. Это существенно облегчит процесс и может решить множество бизнес-задач. Например, компании часто разбивают аудиторию на когорты — группируют ее по определенным признакам. Затем используют когортный анализ для уточнения поведения клиента на протяжении его жизненного цикла: для понимания тенденций, построения моделей и адаптации своих предложений к выявленным трендам.

Что такое когортный анализ

Когортный анализ — что это такое? По определению в маркетинге это форма поведенческой аналитики, которая берет данные из конкретного подмножества — например, из бизнес-платформы SaaS, программы веб-аналитики, игры или системы онлайн-торговли для исследований в маркетинге. 

Когортный анализ — это вид анализа, при котором аудиторию делят на группы, или когорты. Затем поведение каждой когорты анализируется отдельно. Чаще всего аудиторию делят на когорты по дате совершения определенных действий, например, конверсий: покупок на сайте, подписок на рассылку и др. 

Когортный анализ не рассматривает данные как единое целое, а объединяет их в связанные группы. Группы называются когортами и имеют схожие характеристики.

Для чего нужен когортный анализ

Что можно сделать с помощью когортного анализа:

• отслеживать, как разные когорты пользователей ведут себя с момента регистрации на сайте или первого использования приложения — это помогает выявить тренды поведения;
• понять, какие маркетинговые усилия и каналы, например, рассылки в соцсетях или рассылки по email, привлекают самых лояльных пользователей на сайт;
• выяснить, какие функции продукта пользуются популярностью, а какие — нет, чтобы улучшать продукт для пользователей;
• выявить причины оттока пользователей и разработать стратегии их удержания, улучшая сайт, ключевые показатели эффективности и клиентский опыт.

Когортный анализ поможет ответить на такие вопросы, чтобы оценить эффективность маркетинговых усилий.

1. Являются ли новые пользователи, которых компания привлекла через различные маркетинговые каналы, более ценными, чем прежние?
2. Повлияли ли изменения, которые внесены на сайт, на поведение новых посетителей?
3. Есть ли сезонные различия между привлеченными пользователями? Возможно, клиенты, пришедшие через email-рассылку про крупные распродажи, ведут себя иначе, чем те, кто пришел на сайт в другое время.
4. Каков уровень удержания покупателей в компании?
5. Какова пожизненная ценность клиента?
6. Когда покупатели начинают уходить?
7. Какова эффективность разных рекламных каналов?

Кому нужен когортный анализ:

• маркетологам — оценить эффективность рекламных кампаний и понять, какие каналы привлекают наиболее активных и лояльных пользователей на сайт;
• продуктовым менеджерам — увидеть, как пользователи взаимодействуют с продуктом на разных этапах его жизненного цикла, что позволяет улучшать функционал и пользовательский опыт;
• аналитикам — интерпретировать данные и выявлять скрытые закономерности в поведении пользователей на сайте, что способствует более точным прогнозам и стратегическим решениям.
• предпринимателям и стартапам — понять, как их продукт воспринимается рынком, какие стратегии работают, а какие требуют корректировки.

Каким бывает когортный анализ

Рассмотрим подробнее, что такое когорта. 

Когорта в аналитике — это группа людей, у которых есть общая характеристика в течение определенного времени.

В сфере анализа когорта — это группа пользователей, которые выполнили общее действие или множественные действия в течение конкретного периода на сайте, в приложении или офлайн. При упоминании когорт, не зависящих от времени, обычно в исследованиях используется термин «сегмент», а не «когорта».

Примеры когорт:

• те, кто подписался на пробную версию приложения за последние 30 дней;
• клиенты, совершающие абонентские платежи на сайте в канун Нового года;
• новые пользователи, пришедшие по рекламе в социальных сетях, из рассылки или через другие каналы;
• покупатели, предъявившие промокод в торговой точке.

Типы когорт для анализа

1. Когорты на основе времени

Когорта на основе времени — это группа пользователей, которые оплатили продукт или услугу в течение определенного периода. Исследование этих когорт показывает поведение клиентов в зависимости от того, когда они начали использовать продукты или услуги компании. Период времени может быть месяцем или кварталом в зависимости от цикла продаж бизнеса.

Пример

• 70% клиентов, которые пришли с декабря по февраль, остаются с компанией впоследствии.
• Только 30% клиентов, пришедших с июня по август, остаются в компании в дальнейшем.

Это показывает, что летом отток клиентов существенно больше.

Анализ когорт на основе времени помогает выявить уровень оттока покупателей и использовать эту информацию для выяснения причин их ухода. Может быть, компания не выполняет свои обещания, данные в сезон отпусков, или появившийся конкурент предлагает продукты с более высоким качеством или лучшей ценой.

Коэффициент оттока клиентов обычно высок в начале РК и снижается по мере того, как потребители привыкают к продуктам. Покупатели, которые остаются в компании дольше, как правило, уходят реже. Хотя в зависимости от продукта и цикла продаж может быть наоборот.

2. Сегментные когорты

Сегментная когорта — это группа клиентов, которые приобрели продукт или заплатили за услугу. Она объединяет пользователей по типу продукта или уровню платной подписки. У клиентов, которые выбрали услуги базового уровня, могут быть иные потребности, чем у тех, кто оплатил премиум. Понимание этого поможет компании разработать индивидуальные услуги или продукты для определенных сегментов аудитории.

Пример

Бизнес в сфере SaaS может предоставлять разные уровни услуг в зависимости от потребностей покупателя. Анализ каждого уровня помогает понять, какие услуги подходят конкретным сегментам клиентов.

Если клиенты «продвинутого» уровня уходят быстрее, чем базового, это может свидетельствовать о том, что премиум-услуги слишком дороги для большинства.

Анализ сегментных когорт помогает сосредоточиться на соответствующих маркетинговых кампаниях, которые привлекут нужную аудиторию.

3. Когорты на основе размера

Когорты на основе размера относятся к разным масштабам заказов клиентов, которые покупают продукты или услуги компании. Заказчиками могут быть физические лица, малые компании, средние предприятия или отраслевые гиганты.

Сравнение действий различных категорий клиентов показывает, откуда поступают самые крупные заказы. Выявив категории с наименьшим количеством покупок, компания решит проблемы, связанные с предлагаемыми продуктами, услугами или конкретными РК.

Пример

В сфере клининга малые предприятия и стартапы обычно принимают решение о заказе с большей скоростью, чем крупные компании. Но они имеют небольшой бюджет и часто изучают недорогие предложения клининговых компаний, чтобы выбрать подходящее. И наоборот, крупные предприятия имеют больший бюджет и сохраняют лояльность выбранному поставщику в течение длительного периода. Но со времени выбора до реального заказа может пройти много времени.

4. Когорты по поведению

Поведенческая когорта состоит из клиентов, которые выполнили одно и то же действие в течение одного и того же промежутка времени.

Компания может использовать когорты по поведению, чтобы через маркетинговые исследования определить, какие сегменты пользователей с наибольшей вероятностью станут постоянными клиентами.

Пример

При разработке мобильного приложения в качестве объединяющей характеристики для анализа можно взять любой из факторов — от установки, запуска или удаления до комбинации действий или транзакций из приложения. Это может быть любой клиент, который совершил покупку в приложении в течение первых 7 дней с момента загрузки.

Анализ позволит работать над оптимизацией пользовательского опыта в соответствии с предпочтениями этих клиентов и повышать вероятность долгосрочного взаимодействия.

5. Объединенные когорты

Объединенная когорта — та, которая включает два и более типов пользователей. 

Например, если анализ по сегменту показывает, что у премиальных клиентов уровень оттока выше, чем у базовых, компания может принять немедленные меры для исправления ситуации. Если премиальные клиенты чаще отказываются от услуг из-за высокой стоимости, бизнес может пересмотреть затраты или создать дополнительные стимулы, чтобы побудить их остаться.

Когортный анализ: прямой и обратный

В целом когортный анализ — ценный инструмент для понимания сезонности продаж, жизненного цикла клиентов и долгосрочного прогноза для бизнеса. Обычно когортный анализ относится к отслеживанию и исследованию эффективности когорт с течением времени.

Выделяют прямой и обратный когортный анализ. 

Прямой когортный анализ начинает анализировать первое пользовательское событие и переходит к отслеживанию действий в будущем.

Обратный когортный анализ — это процесс отслеживания от желаемого события, например, покупки, назад во времени. Затем можно начать анализировать модели и поведение клиентов, которые прошли по разным каналам путь до регистрации или покупки, и найти их общие черты.

Как и прямой анализ, обратный помогает выявить поведенческие тенденции в течение заранее определенного промежутка времени. Однако его структура идет «от обратного».

Примеры когортного анализа

Вот несколько областей бизнеса, которые эффективно используют преимущества этого типа аналитики.

1. Игры

Игры и игровые приложения могут сегментировать своих игроков, идентифицировать когорты опытных игроков и новых пользователей, чтобы исследовать особенности каждой.

Например, постоянные пользователи могут заметно отреагировать на задержку по времени загрузки, которая может снизить доход от этой конкретной когорты. Если смотреть на портрет пользователей в целом, невозможно четко выяснить причину такой резкой потери дохода. На основе результатов когортного анализа на таком микроуровне вы сможете быстро вносить необходимые изменения, чтобы все пользователи были довольны.

2. SaaS

Компаниям в сфере SaaS нужен анализ данных от клиентов, которые зарегистрировались после запуска нового продукта, обновления платформы. Или даже тех, кто использует определенный инструмент или функцию. Когортный анализ позволит выявить ключевые отличия в поведении новых клиентов от тех, которые зарегистрировались перед запуском или обновлением.

Он также помогает визуализировать такие важные показатели, как процент оттока клиентов, их жизненный цикл и пожизненная ценность.

3. Электронная торговля

Бизнес в электронной коммерции может быть заинтересован в анализе поведения клиентов, совершивших покупки за определенный период и закономерностей во время конкретной продажи или рекламной акции. Когортный анализ также позволяет узнать, приводят ли действия бизнеса по оптимизации воронки продаж к увеличению числа заказов после первоначальной покупки клиента.

Google Analytics

В Гугл Аналитике когорта определяется стандартно — это группа пользователей, имеющих общий признак. Такое свойство задается в настройках системы. Например, все посетители сайта за определенную дату — это одна когорта. В отчете «Когортный анализ» в Google Analytics можно анализировать поведение когорт отдельно от сведений по другим пользователям. 

Выделить нужные когорты и проанализировать данные можно с помощью систем веб-аналитики. Например, в Google Аналитике есть специальный раздел «Когортный анализ». Он находится в меню «Отчеты» — «Сводка отчетов». Задав нужные параметры когорты, вы сможете получить классический сводный отчет по всем показателям.

Яндекс Директ и Метрика

Какие данные содержит когортный анализ аудитории в Яндекс Директ? 

Этот анализ реализуется через Яндекс Метрику и включает информацию о том, как часто и в каком объеме пользователи возвращаются на сайт после первого посещения, какие действия они совершают, а также как изменяется их вовлеченность с течением времени. Дополнительно когортный анализ показывает, насколько эффективны рекламные кампании и каналы в долгосрочной перспективе, что помогает оценить лояльность различных сегментов пользователей в разрезе продаж.

Этапы когортного анализа

Как сделать когортный анализ? 

1. Определите основные метрики

Выберите ключевой показатель, который хотите анализировать. Это может быть конверсия, доход, удержание пользователей или любой другой важный показатель. Правильный выбор метрики поможет точно оценить поведение различных групп пользователей.

2. Сформируйте когорты

Разделите пользователей на когорты по определенному критерию, например, по дате регистрации, первой покупке или установке приложения. Каждая когорта представляет собой группу пользователей, которые начали взаимодействие с вашим продуктом в конкретный период.

3. Сравните и проанализируйте метрики по когортам

Сравните выбранные показатели для разных когорт. Проанализируйте, как постепенно изменяется поведение пользователей. Выявите тенденции, аномалии и паттерны, чтобы понять, какие факторы влияют на успешность или неудачи в различных группах.

Проводя когортный анализ по этим этапам, вы сможете глубже понять динамику поведения пользователей, улучшить стратегию удержания клиентов и оптимизировать маркетинговые усилия.

Важные показатели когортного анализа

Когортный анализ помогает понять, как ведут себя разные группы пользователей с течением времени. Важные показатели, на которые стоит обратить внимание:

• Удержание пользователей, Retention Rate

Показывает, сколько пользователей возвращается на сайт или в приложение спустя определенное время после первого взаимодействия. Это важный показатель лояльности аудитории.

• Отток пользователей, Churn Rate

Процент пользователей, которые перестали взаимодействовать с вашим сайтом или приложением после определенного периода. Высокий отток может сигнализировать о проблемах с продуктом или сервисом.

• Пожизненная ценность, Lifetime Value, LTV

Общий доход, который приносит один пользователь за весь период взаимодействия с вашим бизнесом. Высокий LTV свидетельствует о лояльности клиентов и хорошей монетизации.

• Конверсия, Conversion Rate

Доля пользователей, которые совершают за определенный период целевые действия: покупки, регистрации и так далее. Анализ конверсий по когортам помогает понять, какие маркетинговые стратегии наиболее эффективны.

• Средний доход на пользователя, Average Revenue Per User, ARPU

Средний доход, который приносит один пользователь за определенный период. Этот показатель помогает оценить доходность различных когорт и выявить наиболее прибыльные.

Заключение

Когортный анализ — это мощный метод для глубокого понимания поведения пользователей и оценки эффективности ваших маркетинговых стратегий. Он позволяет маркетологам и аналитикам отслеживать постепенные изменения показателей для разных когорт пользователей, что означает: вы можете выявить ключевые тенденции и факторы, влияющие на успех вашего продукта. Для проведения когортного анализа можно использовать различные инструменты, такие как Google Analytics, Яндекс Метрика, Amplitude и Mixpanel. Эти инструменты предоставляют широкий набор функций для сегментации пользователей и анализа информации, что делает когортный анализ доступным и эффективным для бизнеса любого масштаба.